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如何用软件定义无线电实现更有效的核磁共振成像仪设计

2023-07-31 10:16:15 Kaue Morcelles和Brendon McHugh 阅读:
在本文中,我们讨论了MRI的基本概念,以及如何将SDR集成到这些系统中以提高性能和功能。我们介绍了一些适用于MRI应用的SDR规范,以及对MIMO射频通道的支持。还讨论了让SDR成为高性能射频单元的原因,以及高信噪比和MIMO通道之间的高相位相干性。

自从发现X射线以来,透视身体的能力一直是医学技术的主要目标之一,它使医生能够在不进行侵入性手术和程序的情况下评估骨折和检测疾病。医学成像技术最先进的成就之一是核磁共振成像(MRI)仪。MRI过程包括在体内施加强磁场以使氢原子自旋发生极化,以便可以用射频(RF)电流脉冲刺激质子,然后释放出可以被天线接收器检测到的电磁能。通过评估脉冲响应的能量和时间延迟,即可识别组织的性质和位置。MRI仪器需要产生特定的射频电波来极化氢原子,因此要确保精度和可重复性,复杂的无线电系统是不可或缺的。从这个意义上说,软件定义无线电(SDR)提供了一系列好处来提高MRI的性能、多功能性、鲁棒性和可升级性。mF4ednc

在本文中,我们讨论了MRI的基本概念,以及如何将SDR集成到这些系统中以提高性能和功能。我们介绍了一些适用于MRI应用的SDR规范——例如数字后端的可编程性,从而实现最新诊断技术和数字信号处理(DSP)算法的升级,而无需做出任何硬件修改——以及对多输入多输出(MIMO)射频通道的支持,这对于管理MRI线圈至关重要。我们还讨论了让SDR成为高性能射频单元的原因,以及高信噪比(SNR)和MIMO通道之间的高相位相干性——这两者在MRI中都非常重要。我们总结了几个正在基于SDR进行的MRI仪器研究的例子,以及它们各自的结果和局限性。mF4ednc

什么是核磁共振?

顾名思义,MRI是一种复杂的医学技术,它利用自旋的激发和对质子旋转轴中诱导偏差的检测来重建患者身体的内部图像。除了无创和非电离特点之外,MRI还可以生成详细的三维图像,进而用于诊断、检测和监测多种疾病和损伤,包括肿瘤、神经和肌肉疾病、中风、心脏和血管异常,以及炎症。MRI通常应用于非医学领域,包括食品质量检验、考古学、法医学和材料科学。mF4ednc

MRI过程的第一步是通过将氢质子与强磁场对齐来使氢质子的动量极化。磁场强度可能因仪器而异,通常在0.5到3T的范围内。质子对齐后,就会将射频脉冲发送到身体,扰乱极化质子并储存能量,然后当质子返回平衡状态时,脉冲结束后就会释放能量。mF4ednc

然后用非常灵敏的RF线圈来检测RF响应信号,从而测量响应脉冲的幅度、频率和相位。被激发的质子以拉莫尔频率发出射频响应,该频率随磁场强度和原子特性而变化,进而就可在体内施加磁梯度,以便响应频率对质子的位置进行编码,这就是求解内部空间分布的基础(对于氢,拉莫尔频率为42.58MHz/T)。由于氢质子在水和脂肪组织中含量丰富,因此MRI扫描仪对脂肪量和水分布具有更高的灵敏度。根据质子的弛豫特性,可以通过改变脉冲序列的参数来控制组织之间的对比度。mF4ednc

一般的MRI架构由四个阶段组成:磁体、RF单元、梯度线圈和重建计算系统(见1)。mF4ednc

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图1:MRI通用架构。(图片来源:Per Vices)mF4ednc

大磁体可提供极化质子所需的大磁场,这通常使用超导磁体来实现,也即比传统磁体更强的超导线线圈。射频系统负责发射和接收电磁波,它由频率合成器、调制器、放大器、正交混合器、发射/接收(Tx/Rx)开关和线圈组成。mF4ednc

MRI中通常使用四种类型的线圈:表面线圈,用于相对较小的身体部位,例如肩膀和脊柱;成对的鞍形线圈,可用作xy梯度线圈或膝关节成像;成对的亥姆霍兹线圈,即平行的大圆形线圈,用作z轴梯度;以及鸟笼线圈,可提供高度的均匀性,通常应用于头部成像。梯度线圈负责在主磁场中施加受控变化,以实现空间信息的编码——在测量区域的三个轴上实现。mF4ednc

计算单元用于执行强大的DSP和成像重建算法,包括傅里叶变换,从而将身体周围射频线圈所检测到的射频响应转换为内部组织分布的三维图像。计算机还负责控制扫描顺序,允许修改所涉及的主要参数,同时还能以图形方式显示图像结果。可用的两个主要MRI序列是T1加权扫描和T2加权扫描,它们分别使用短而大的回波时间(TE)和重复时间(TR)来生成图像,测量组织不同的松弛特性,因此,图像中的对比度就不同。mF4ednc

传统MRI的挑战:将低场MRI作为解决方案?

尽管MRI是目前医疗行业中最强大的诊断成像工具,但它面临的一些挑战却大大降低了它在大多数情况下的适用性。这里最大的问题是经济性,因为MRI仪器的制造/校准成本极高而且复杂,这就限制了它们在大型医院和发达国家的适用性。主磁体是MRI仪器如此昂贵的一个主要原因,因为它们需要通过液氦保持冷却,需要消耗大量能量,并且需要安装在电磁干扰(EMI)尽可能小的隔离房间内。制造、校准和操作MRI仪器,需要高度专业化的人力资源和机械,这就会显著增加总开发成本。图像重建系统必须由具有强大处理能力的强大计算机组成,以便管理所涉及的大量数据,这就进一步增加了成本。mF4ednc

这些经济上的限制对可得到的更便宜的MRI仪器产生了巨大的需求,从而导致了低场MRI的发展。多年来,低场MRI一直被医疗界和学术界所忽视,高场和超高场MRI仪器可提供更大的利润空间和更高的空间分辨率,因此成为了科学研究的标准和优秀的商业模式。mF4ednc

降低主场可以实现更低的成本,因此低场MRI仪器在经济资源较少的服务欠缺的国家中的临床应用上变得越来越重要。低场MRI为特定用例的系统适配提供了更多空间,其中每个设备都针对特定应用进行了优化,而不是提供大型笨重的通用仪器。从这个意义上说,通过提供这种模式转变所需的灵活性和可编程性,SDR正在成为许多低场MRI系统的重要组成部分。mF4ednc

什么是SDR

在我们进一步讨论其在医学成像中的作用之前,让我们退后一步,正确定义一下SDR都由什么构成。SDR是在软件域中实现大部分或全部信号处理功能的无线电收发器,而不是像传统无线电那样完全依赖模拟电路。mF4ednc

SDR由两个主要阶段组成:无线电前端(RFE)和数字后端。RFE负责执行天线耦合、RF放大、低噪声放大(LNA)和滤波的所有基本模拟功能。它能在非常宽的调谐范围内执行所有Rx和Tx功能。RFE会显著限制SDR的性能和适用性,因此市场上带宽最高的SDR会采用多个通道实现3GHz瞬时带宽的前端,并采用独立的数模转换器/模数转换器(DAC/ADC),从而允许MIMO操作。mF4ednc

数字后端通常采用具有板载DSP功能的高性能现场可编程门阵列(FPGA)实现,包括调制、解调、上/下变频、脉冲/波形生成、专用处理算法(例如FFT),以及以太网光链路上的数据分组化。mF4ednc

SDR的一大优势是主机连接,因此可在SDR信号处理完成后将其用于繁重的计算和医学图像重建算法,以及实现对SDR操作和配置的直接控制。图像系统需要上位机处理海量数据,因此SDR吞吐量是一个非常重要的参数。为了满足这一需求,最高吞吐量的SDR可通过qSFP+收发器提供4×100Gbps的回程。mF4ednc

在为MRI选择或设计SDR之前,必须优化几个参数以提高系统性能。最重要的方面之一是信噪比,因为极化质子的射频响应可能非常小。接收器还必须提供出色的动态范围和无杂散动态范围(SFDR),以支持各种信号幅度。此动态范围内的信号放大必须是高度线性的,因此LNA和功率放大器(PA)的线性度在MRI中对于测量和驱动电路都是必不可少的。图像分辨率高度依赖于SFDR、SNR和电路线性度。多个线圈的管理需要具有高水平信道同步和频率稳定性的MIMO操作,并支持外部和内部触发。通道之间的相位相干性对于防止图像失真和伪影至关重要,并且SDR能够比传统的基于硬件的方法实现更好的通道同步。精确的模数转换对于减少数字化噪声和混叠至关重要。需要具有高性能ADC的SDR,为过采样提供高速数字化,从而以内存成本显着提高精度。ADC还需要辅助功能和电路,例如抗混叠滤波器、时间卷积和抽取。mF4ednc

面向MRISDR

在MRI系统中,SDR可以实现各种功能,如2所示。mF4ednc

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图2:将SDR集成到MRI系统中。(图片来源:Per Vices)mF4ednc

首先,SDR的数字后端可从主机接收配置和测量序列,然后调整主要射频参数以符合应用。FPGA基于由锁相环(PLL)监控的嵌入式数控振荡器(NCO)执行频率合成,从而确保频率和相位稳定性。这个过程可产生拉莫尔频率的正弦信号,然后通过SDR的Tx通道发送到RF发射线圈。RFE的Rx通道使用正弦信号的另一个分量对来自RF线圈的接收信号进行解调和解码。mF4ednc

RFE执行所有所需的放大和滤波,然后通过JESD204B协议将接收到的信号发送到FPGA。发射器还必须与磁场同步——在实际应用中通常是脉冲式的——这需要使用kHz范围内的低频脉冲进行脉冲调制。这种脉冲调制的灵活实现需要适应多种不同的MRI应用,这可以使用SDR的可编程DSP单元来实现。mF4ednc

FPGA在Tx/Rx信号中执行多种DSP算法,包括用于主机系统接口的滤波、抽取、调制和数据打包。如果有更多RFE通道可用,并且驱动器符合线圈阻抗和电流,梯度场也可以由SDR控制。这样,在MRI中使用SDR,就降低了复杂性和设备数量。mF4ednc

在MRI仪器中使用SDR的主要优势是通过使用基于FPGA的射频功能所获得的高度灵活性和可编程性。这对医疗行业来说是非常可取的,因为复杂的设备通常是基于硬件的,并且在功能和适用性方面非常固定,因此不能轻易升级到最新技术,这就导致了不可避免的淘汰和更换。mF4ednc

另一方面,基于软件的组件是高度可升级的,可以很容易地修改以符合特定的应用,并允许在不修改任何硬件的情况下微调参数。这就使设备始终能与最先进的技术保持同步,从而提供最佳性能和精度。与传统方法相比,基于软件的组件能在FPGA内实现,它所需的组件就少得多,从而就降低了总体成本、复杂性、维护和上市时间。mF4ednc

正在进行的研究和最近的实现

如前几节所述,高场强MRI仪器的设计、生产和应用存在若干挑战,特别是对于资源匮乏的国家在成本和可及性方面。随着SDR的普及,以及这些设备为MRI行业提供的诸多优势,业界和学术界正在开发更新、成本更低、更易于使用的MRI仪器。低场MRI作为成像应用的可行替代方案正在重新兴起,在这类应用中,低成本和高可实现性比极高的分辨率更为重要。在本节中,我们将讨论一些正在基于SDR进行的低场MRI系统研究的例子。mF4ednc

业界正在开发几种技术来提高低场MRI仪器的性能,从而使仅适用于传统MRI的实现成为可能。一个例子是磁共振控制系统(MaRCoS),这是一种用于低场MRI的电子平台,由国际MRI研究人员社区设计。该设备由Negnevitsky等人提出[1],是一种用于低场MRI控制的低成本开源解决方案,它允许使用任意波形、快速突发事件和复杂的测量序列。它基于带有C++服务器的SDR平台。SDR使用带两个16位ADC和两个14位DAC(均为122.88MHz)的RFE通过RF线圈接收和发射信号,同时还通过串行外设接口(SPI)控制自定义梯度驱动器。FPGA后端可执行多种DSP算法,包括NCO、解码、CIC滤波器和数据序列化,而C++服务器则执行FPGA和主机之间的接口。该平台能够控制低场MRI系统,然后在基于Python的图形界面上显示结果,而成本仅为1000美元[1]mF4ednc

SDR的普及使得为这些设备开发许多开源编程工具成为可能。GNU Radio是最流行的一种,它使用图形工具和编程语言(Python和C++)为复杂的DSP功能提供了一个随时可用的开发环境。mF4ednc

gr-MRI项目是一个软件包,它包含多个Python脚本、信号生成和记录块,以及专为MRI目的设计的GNU Radio流程图。它的开发是为了促进基于商用现成(COTS)SDR的定制低场MRI系统的设计,而无需掌握任何FPGA编程或硬件设计方面的知识。gr-MRI由Hasselwander等人提出[2],它提供了用于基本排序、系统校准、多无线电同步、信号处理和图像重建的工具,从而允许在软件域中设计整个MRI操作。它最多可配置四种序列,包括单脉冲序列、自旋回波成像序列、梯度召回回波成像序列,以及自旋回波反演恢复成像序列。mF4ednc

3给出了“发脉冲并采集”(pulse-and-acquire)发射和接收功能的GNU流程图。该验证系统采用了两个SDR(一个用于RF信号,另一个用于梯度信号)和一个B场为0.5T的MRI扫描仪来实现,从而在成像体模中执行不同的扫描序列——包括频率扫描RF波形。该平台在所实现的模型中得到了成功验证,总成本仅为2000美元[2]mF4ednc

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图3:gr-MRI项目中所开发的发脉冲并采集Tx和Rx的GNU Radio流程图。(图片来源:Hasselwander等人[2]。)mF4ednc

总结

毫无疑问,MRI仪器是现代医学最重要的突破之一。它可以在不对病人开刀的情况下分析体内组织的内部分布,从而便于疾病的早期发现、治疗监测,并避免不必要的手术。然而,这类仪器仍然过于昂贵和复杂而无法设计、制造和操作,这就限制了它们在发达国家大型医院的适用性,从而导致很大一部分人无法使用MRI仪器。mF4ednc

SDR可以通过提高灵活性、可升级性和降低设备总成本,同时保持精确成像所需的SNR、SFDR、线性度和相位相干性,来缓解MRI中的多项技术挑战。SDR正在推动新一代低场MRI仪器的开发,与传统MRI系统相比,它现在可以以更低的成本和复杂性提供出色的性能。目前业界正在对基于SDR的低场MRI仪器进行大量研究,包括开源、低成本的控制器MaRCoS和基于GNU的gr-MRI软件包。这些设备令人兴奋的结果和潜力表明,为资源较少的人群普及MRI仪器并不遥远。mF4ednc

参考文献

[1] Negnevitsky, V., Vives-Gilabert, Y., Algarín, J. M., Craven-Brightman, L., Pellicer-Guridi, R., O’Reilly, T.,… & Menküc, B. (2022). MaRCoS, an open-source electronic control system for low-field MRI. arXiv preprint arXiv:2208.01616.mF4ednc

[2] Hasselwander, C. J., Cao, Z., & Grissom, W. A. (2016). gr-MRI: A software package for magnetic resonance imaging using software defined radios. Journal of Magnetic Resonance, 270, 47-55.mF4ednc

Kaue Morcelles是一名电气工程师,专注于电子设计和仪器仪表。学习和撰写有关尖端技术的文章是他的爱好之一。mF4ednc

Brendon McHughPer Vices公司的一名技术作家和现场应用工程师,该公司在为MRINMR等医学成像的各种应用设计、开发、制造和集成SDR方面有着丰富的经验。他拥有加拿大多伦多大学的理论和数学物理学学位。mF4ednc

(原文刊登于EDN姊妹网站Embedded,参考链接:How software defined radios enable more effective magnetic resonance imaging (MRI) machine design,由Franklin Zhao编译。)mF4ednc

本文为《电子技术设计》2023年7月刊杂志文章,版权所有,禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里mF4ednc

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